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【摘要】本文依据我国30家旅游上市公司年报数据，选择了能反映上市公司的盈利能力、资产营运能力、偿债能力、成长能力的13个指标，先通过运用主成分分析法，结合SPSS 统计软件，分析评价其经营业绩，再通过聚类分析法进行分类，以此分析它们的不同特征，最后得出结论。为我国旅游上市公司进行资产整合、改善财务状况、增加企业价值提供参考。
【关键词】旅游上市公司；主成分分析；聚类分析；综合评价
旅游上市公司是我国旅游产业的“龙头”，近年来社会经济的繁荣使得作为旅游产业“龙头”的旅游上市公司有了长足的发展，其产业地位也不断提升。优秀旅游企业进入股票市场，在给股票市场注入了活力，也为投资者带来了新的更多的投资机会。为有效地进行旅游企业管理和投资决策，提高投资收益，旅游企业绩效评价研究日益受到重视。本文以30家上市公司2010年年度报表为出发点，以主成分分析法为基础，结合聚类分析，寻找并设计了一个具有较少变量信息的综合指标来综合各方面的信息，为投资者提高投资收益，降低风险损失提供可靠的参考标准。
一、旅游上市公司财务指标体系、数据来源和分析方法
（一）评价指标选择和数据来源
关于上市公司业绩综合评价，国内外学术界已发展出比较成熟的理论，选取的指标必须具有可量性、可控性和实用性。考虑到模型的简洁性和因子分析的前提条件限制——变量之间相关程度越大越适合做主成份分析，笔者选取了其中与主板上市公司评价相同的盈利、成长、偿债、营运能力四方面的指标。与此同时，本文还参考了其他学者的研究，最终选取了总资产净利润率X1、净资产收益率X2、净利润增长率X3、总资产增长率X4、存货周转率X5、总资产周转率X6、现金流量比率X7、每股现金净流量X8、流动比率X9、速动比率X10、综合杠杠X11、每股收益X12、每股净资产X13共十三个指标，从盈利能力、发展能力、周转能力、现金流能力、偿债能力、抗风险能力、股东获利能力七个方面对旅游上市公司进行综合考评。本文原始财务数据来自于国泰安数据库中旅游上市公司公开发布2010年度财务报表，具有真实可信度。对原始的财务数据进行计算整理得出所有待分析上市公司的上述13个具体指标数值。
（二）分析方法
主成份分析方法是将多个指标化为少数几个综合指标的一种多元统计方法。分析过程中需要注意的几个问题：（1）原始变量的标准化。因经过主成份分析得出了m个主变量，就有m个特征方程，也就有m个特征根。特征根反映的是原始变量的总方差在各成份上重新分配的结果。由于方差是有单位的，所以在求解主成份过程中首先要对每个参与分析的变量进行均值为0，标准差为1的标准化。（2）主成份的选取。主成份个数的判定方法有两种：一是取所有特征值大于1的成份作为主成份；二是根据累计贡献率达到的百分比值来确定。例如取累计贡献率达到75%，其含义是此前m个成份( 新变量) 所包含的信息占原始变量包含的总信息的75%，其余m-1个新变量对方差影响很小，我们认为可以不予考虑，则取前m个成分作为主成份。
聚类分析能够将一批变量数据根据其诸多特征，按照在性质上的亲疏程度在没有先验知识的情况下进行自动分类，产生多个分类结果。类内部的个体在特征上具有相似性，不同类间个体特征的差异性较大。所谓“没有先验知识”是指没有事先指定分类标准；所谓“亲疏程度”是指在各变量取值上的总体差异程度。
本文借助SPSS17.0软件，首先采用主成份分析法分析创业板上市公司的财务指标，然后对因子分析结果进行聚类分析，最后进行了判别分析。
二、旅游上市公司财务指标的实证分析
根据上述指标体系和分析方法，利用从国泰安中提取的旅游上市公司2010年度财务报表数据，对旅游类的16 家上市公司的财务状况进行实证分析。所得原始数据真实客观地记录了旅游类上市公司2010年发展的相关情况。
运用SPSS17.0软件进行分析，对原始数据标准化数据的相关系数矩阵进行计算分析，选出了3个主因子，方差累计贡献率达到77.517%（见表1）能较好地代表整体指标，可信度较高。第一主因子包括：总资产增长率、总资产周转率、现金流量比率、流动比率、速动比率、每股净资产，共六个指标；第二主因子包括：总资产净利润率、净资产收益率、净利润增长率，共四个指标；第三主因子包括：存货周转率、每股现金净流量、综合杠杆、每股收益，共四个指标。主因子的特征值即为相应的各主因子的权重（见表1），将上市公司的各主因子得分及权重代入主成份分析法中的综合评价模型：
表1主因子特征根、方差贡献率及因子权重
其中FK为旅游行业第K家上市公司财务评价得分，K=1，2，…，n（n为样本数，本文为30）；Xkj为第k个上市公司第j个主因子得分值；βj为第j个主因子的全中，j为待定的主因子个数，本文为3.各主因子得分级综合得分见表2。
表2旅游业上市公司综合得分、排名及聚类分析结果
根据各上市公司的各主因子得分进行聚类分析，选择分为三类（如表2）。由聚类分析结果可以得出以下结论：
第一类宋城股份长期致力于打造大型文化综合体，主营业务涵盖主题公园、旅游演艺、主题酒店、景观房产、休闲商业、文化创意等多个领域，总资产达200亿。合理的分散经营，优越的地理人文条件，使得宋城股份成为中国旅游休闲产业的领军者。
第二类包括华侨城A、全聚德、锦江投资、黄山旅游等，共12个公司。这些旅游上市公司异或处于北京、上海、深圳这类经济发达城市、异或有着悠久的历史及文化底蕴，闻名天下。并且，这些公司往往涉足两到三个领域，相对的分散经营。
第三类包括西藏旅游、西安旅游、云南旅游、桂林旅游等共17个公司。这些旅游上市公司处于非经济发达城市，有独特的旅游资源，且往往只涉足于某一个到两个领域相对比较集中经营。
参考文献
[1]http://www.gtarsc.com/
[2]董观志，班晓君．《旅游上市公司业绩测评体系研究》．《旅游科学》．2006
[3]蔡云，聂丹丹．《基于主成分分析法的汽车行业上市公司财务评价》．《中国集体经济》．2007
【关键词】旅游上市公司；主成分分析；聚类分析；综合评价
旅游上市公司是我国旅游产业的“龙头”，近年来社会经济的繁荣使得作为旅游产业“龙头”的旅游上市公司有了长足的发展，其产业地位也不断提升。优秀旅游企业进入股票市场，在给股票市场注入了活力，也为投资者带来了新的更多的投资机会。为有效地进行旅游企业管理和投资决策，提高投资收益，旅游企业绩效评价研究日益受到重视。本文以30家上市公司2010年年度报表为出发点，以主成分分析法为基础，结合聚类分析，寻找并设计了一个具有较少变量信息的综合指标来综合各方面的信息，为投资者提高投资收益，降低风险损失提供可靠的参考标准。
一、旅游上市公司财务指标体系、数据来源和分析方法
（一）评价指标选择和数据来源
关于上市公司业绩综合评价，国内外学术界已发展出比较成熟的理论，选取的指标必须具有可量性、可控性和实用性。考虑到模型的简洁性和因子分析的前提条件限制——变量之间相关程度越大越适合做主成份分析，笔者选取了其中与主板上市公司评价相同的盈利、成长、偿债、营运能力四方面的指标。与此同时，本文还参考了其他学者的研究，最终选取了总资产净利润率X1、净资产收益率X2、净利润增长率X3、总资产增长率X4、存货周转率X5、总资产周转率X6、现金流量比率X7、每股现金净流量X8、流动比率X9、速动比率X10、综合杠杠X11、每股收益X12、每股净资产X13共十三个指标，从盈利能力、发展能力、周转能力、现金流能力、偿债能力、抗风险能力、股东获利能力七个方面对旅游上市公司进行综合考评。本文原始财务数据来自于国泰安数据库中旅游上市公司公开发布2010年度财务报表，具有真实可信度。对原始的财务数据进行计算整理得出所有待分析上市公司的上述13个具体指标数值。
（二）分析方法
主成份分析方法是将多个指标化为少数几个综合指标的一种多元统计方法。分析过程中需要注意的几个问题：（1）原始变量的标准化。因经过主成份分析得出了m个主变量，就有m个特征方程，也就有m个特征根。特征根反映的是原始变量的总方差在各成份上重新分配的结果。由于方差是有单位的，所以在求解主成份过程中首先要对每个参与分析的变量进行均值为0，标准差为1的标准化。（2）主成份的选取。主成份个数的判定方法有两种：一是取所有特征值大于1的成份作为主成份；二是根据累计贡献率达到的百分比值来确定。例如取累计贡献率达到75%，其含义是此前m个成份( 新变量) 所包含的信息占原始变量包含的总信息的75%，其余m-1个新变量对方差影响很小，我们认为可以不予考虑，则取前m个成分作为主成份。
聚类分析能够将一批变量数据根据其诸多特征，按照在性质上的亲疏程度在没有先验知识的情况下进行自动分类，产生多个分类结果。类内部的个体在特征上具有相似性，不同类间个体特征的差异性较大。所谓“没有先验知识”是指没有事先指定分类标准；所谓“亲疏程度”是指在各变量取值上的总体差异程度。
本文借助SPSS17.0软件，首先采用主成份分析法分析创业板上市公司的财务指标，然后对因子分析结果进行聚类分析，最后进行了判别分析。
二、旅游上市公司财务指标的实证分析
根据上述指标体系和分析方法，利用从国泰安中提取的旅游上市公司2010年度财务报表数据，对旅游类的16 家上市公司的财务状况进行实证分析。所得原始数据真实客观地记录了旅游类上市公司2010年发展的相关情况。
运用SPSS17.0软件进行分析，对原始数据标准化数据的相关系数矩阵进行计算分析，选出了3个主因子，方差累计贡献率达到77.517%（见表1）能较好地代表整体指标，可信度较高。第一主因子包括：总资产增长率、总资产周转率、现金流量比率、流动比率、速动比率、每股净资产，共六个指标；第二主因子包括：总资产净利润率、净资产收益率、净利润增长率，共四个指标；第三主因子包括：存货周转率、每股现金净流量、综合杠杆、每股收益，共四个指标。主因子的特征值即为相应的各主因子的权重（见表1），将上市公司的各主因子得分及权重代入主成份分析法中的综合评价模型：
表1主因子特征根、方差贡献率及因子权重
其中FK为旅游行业第K家上市公司财务评价得分，K=1，2，…，n（n为样本数，本文为30）；Xkj为第k个上市公司第j个主因子得分值；βj为第j个主因子的全中，j为待定的主因子个数，本文为3.各主因子得分级综合得分见表2。
表2旅游业上市公司综合得分、排名及聚类分析结果
根据各上市公司的各主因子得分进行聚类分析，选择分为三类（如表2）。由聚类分析结果可以得出以下结论：
第一类宋城股份长期致力于打造大型文化综合体，主营业务涵盖主题公园、旅游演艺、主题酒店、景观房产、休闲商业、文化创意等多个领域，总资产达200亿。合理的分散经营，优越的地理人文条件，使得宋城股份成为中国旅游休闲产业的领军者。
第二类包括华侨城A、全聚德、锦江投资、黄山旅游等，共12个公司。这些旅游上市公司异或处于北京、上海、深圳这类经济发达城市、异或有着悠久的历史及文化底蕴，闻名天下。并且，这些公司往往涉足两到三个领域，相对的分散经营。
第三类包括西藏旅游、西安旅游、云南旅游、桂林旅游等共17个公司。这些旅游上市公司处于非经济发达城市，有独特的旅游资源，且往往只涉足于某一个到两个领域相对比较集中经营。
参考文献
[1]http://www.gtarsc.com/
[2]董观志，班晓君．《旅游上市公司业绩测评体系研究》．《旅游科学》．2006
[3]蔡云，聂丹丹．《基于主成分分析法的汽车行业上市公司财务评价》．《中国集体经济》．2007